最小化功能

Question

我有一个值Y和X的列表，我想最小化此功能

如果有必要，我有Theta的起始值，可以从中开始搜索功能（0.01604 = Theta2，1.143 = Theta1，1.537 = Theta0）

我实现了Huber功能

def Huber(l,delta):

    if m.fabs(l)<=delta:
        return 1/2*(l)**2
    else:
        return delta*m.fabs(l)-1/2*delta**2

然后我尝试

def my_function(start, X, y):
    Theta0, Theta1, Theta2 = start
    u = Huber((y - (Theta0 + Theta1*X+Theta2*X*X)),7)
    return u

optimized = minimize(my_function(start, X, y), start)

有

TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>

如何使其正确？

Answer 1

只需提供一个列表，其中包含您的起点：

Date a = new Date(); a.toString();

然后使用SciPy的start = [1.537, 1.143, 0.01604] （docs）：

optimize

在上面，from scipy.optimize import minimize def my_function(args): Theta0, Theta1, Theta2 = args # here return the value of the function optimized = minimize(my_function, start) ，Theta0和Theta1是变量。从问题尚不清楚它们是否为常数。如果是这种情况，只需将上面的代码用作模板，然后将起点解压缩到变量中即可，例如

Theta2

注意：您应该仅传递函数名称，而不是函数调用，即

from scipy.optimize import minimize

start = [1, 1]

def my_function(args):
    X, y = args # Thetas constant
    # here return the value of the function

optimized = minimize(my_function, start)